关于5G通信的算法

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RBERT：R中的BERT实现

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DFT的matlab源代码图像分析 数字图像处理实验要执行实验，请下载MatLab或使用在线MatLab（）实验列表： 学习图像处理的基础知识并编写程序以读取和显示不同类型的数字图像。 对数字图像进行空间域增强，并编写用于灰度转换的程序。 执行直方图处理和直方图均衡化。 执行阈值操作 执行不连续性检测：给定图像中的点，线和边 执行不同的算术运算或逻辑运算（例如加法运算等） 在数字图像上执行基本的几何变换（2-D DFT，FFT等） 编写用于缩放和缩小数字图像的程序，并比较缩放的最近邻插值，双线性插值和双三次插值方法。 使用数字图像过滤执行空间域增强 使用维纳滤镜研究并执行图像还原。

2.2 基本遗传算法 基本遗传算法(也称标准遗传算法或简单遗传算法，Simple Genetic Algorithm，SGA) 是一 种群体型操作，该操作以群体中的所有个体为对象，只使用基本遗传算子(Genetic Operator)： 选择算子(Selection Operator)、交叉算子(Crossover Operator)和变异算子(Mutation Operator)，其 遗传进化操作过程简单，容易理解，是其它一些遗传算法的基础，它不仅给各种遗传算法提供 了一个基本框架，同时也具有一定的应用价值。选择、交叉和变异是遗传算法 3 个主要操作算 子，它们构成了所谓的遗传操作，使遗传算法具有了其它传统方法没有的特点。 2.2.1 基本遗传算法的数学模型 基本遗传算法可表示为： ),,,,,,,( 0 TΦMPECSGA = (2.1) 式中：C ——个体的编码方法； E ——个体适应度评价函数； 0 P ——初始种群； M ——种群大小； Φ——选择算子； ——交叉算子；  ——变异算子； T ——遗传运算终止条件。 图 2.3 为基本遗传算法的流程图。 2.2.2 基本遗传算法的步骤 1．染色体编码与解码 基本遗传算法使用固定长度的二进制符号串来表示群体中的个体，其等位基因是由二值 {0，1}所组成。初始群体中各个个体的基因可用均匀分布的随机数来生成。例如： X=100111001000101101 就可表示一个个体，该个体的染色体长度是 n=18。 编码和初始种群的生成 种群中个体适应度的检测评估 选择 交叉 变异 图 2.3 遗传算法的基本流程图

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